Análisis detallado de costes con AWS Cost and Usage Report - Consultas de Athena y pipeline de visualización

Se analizan con SQL en Athena los datos de costes detallados a nivel de recurso y se visualizan en Amazon Quick Sight (antes Amazon QuickSight). Se presentan la exportación de datos de CUR 2.0 y la forma de construir una base de análisis.

Unos 7 min de lecturaÚltima actualización: 2026-10-31

Descripción general de CUR

Cost and Usage Report (CUR) es el informe que proporciona los datos de costes más detallados de AWS. Mientras que Cost Explorer ofrece una vista agregada, CUR entrega a S3 datos detallados por partidas a nivel de ID de recurso. Se puede analizar de forma individual el coste de cada instancia EC2, de cada bucket de S3 y de cada función Lambda.

Consultas de Athena y visualización

Si se entrega CUR a S3 en formato Parquet y se crea una tabla con un rastreador de Glue, se pueden ejecutar consultas SQL en Athena. Con consultas como «las 10 instancias EC2 con mayor coste del mes pasado», «el coste total de los recursos sin etiquetas» o «la tasa de descuento efectiva de Savings Plans», es posible un análisis detallado que no se obtiene con Cost Explorer. Se construye un panel en Quick Sight con Athena como origen de datos y se comparten informes de costes por equipo / por proyecto con actualización automática.

CUR 2.0 y exportaciones de datos

CUR 2.0 (Data Exports) es una evolución del CUR tradicional y ofrece la salida en formato Parquet, la selección de columnas y el filtrado basado en SQL. Al exportar solo las columnas necesarias, se pueden reducir el volumen de almacenamiento de S3 y el coste de escaneo de Athena. Con las partidas a nivel de recurso, se identifica el coste de cada instancia EC2 y de cada bucket de S3, y también se realiza el seguimiento del coste de los recursos que no tienen etiquetas. Se analiza el estado de aplicación de Savings Plans y de las RI (cobertura, utilización, tarifa efectiva) a partir de las columnas de CUR y se aprovecha para optimizar las opciones de compra. Si se genera CUR desde la cuenta de facturación unificada de Organizations, se pueden analizar los costes de todas las cuentas miembro en un único informe.

Construcción de una base de análisis de CUR

Si se entrega CUR a S3 en formato Parquet y se crea una tabla con un rastreador de Glue, se pueden ejecutar consultas SQL en Athena. Se construyen paneles en Quick Sight para visualizar la evolución de los costes por servicio, la asignación de costes por etiqueta y la cobertura de Savings Plans. Como el volumen de datos de CUR alcanza varios GB al mes en entornos a gran escala, los informes antiguos se trasladan a Glacier con reglas de ciclo de vida de S3. El coste de las consultas de Athena se optimiza con el formato Parquet y las particiones (año/mes), y se evitan los escaneos completos. CUDOS (Cost and Usage Dashboards Operations Solution) es una plantilla de panel de Quick Sight que proporciona AWS, y permite construir rápidamente una base de análisis de CUR.

Precios de CUR

La generación del propio CUR y su entrega a S3 son gratuitas. Los costes que se generan son las tarifas de almacenamiento de S3 y las tarifas de consulta de Athena. El volumen de datos de CUR es proporcional al número de recursos de la cuenta, y en entornos a gran escala va de varios GB a varias decenas de GB al mes. Las consultas de Athena cuestan unos 5.00 USD por TB escaneado, y el volumen escaneado se puede reducir de forma significativa con el formato Parquet y la partición en columnas (a fecha de agosto de 2026). El almacenamiento SPICE de Quick Sight incluye 10 GB para Author, y el almacenamiento adicional cuesta unos 0.25 USD al mes por GB.

Elección entre CUR y Cost Explorer

Para el análisis de costes existen dos opciones, Cost Explorer y CUR, y se eligen según el objetivo. Cost Explorer es adecuado para consultar rápidamente una vista agregada, y se ajusta al seguimiento diario de tendencias y a la consulta de recomendaciones de compra. Por otro lado, CUR son los datos más detallados, que incluyen todas las partidas a nivel de recurso, y se utiliza cuando se necesita un análisis con una granularidad a la que no se puede llegar con Cost Explorer. Un reparto de funciones práctico consiste en ver el conjunto con Cost Explorer en el día a día y usar CUR y una base de análisis en las situaciones en las que se profundiza en costes específicos o se elaboran informes propios.

Comprender la granularidad de los datos detallados

Para analizar CUR correctamente, es imprescindible comprender la estructura de los datos. Cada fila representa una partida de uso, y elementos como el uso, las tarifas, los descuentos aplicados y el identificador del recurso afectado se disponen como columnas. Los importes amortizados, que reparten a lo largo del periodo el descuento de una compra con compromiso, se ven de forma distinta a los importes facturados realmente, por lo que se eligen las columnas que se consultan según el objetivo. Si se usan las columnas de etiquetas, también es posible el reparto por proyecto o por entorno. Al entender qué significa cada columna, se pueden evitar las agregaciones erróneas y llegar a un análisis fiable.

Aprovechamiento para FinOps

CUR se convierte en la base para practicar FinOps, que arraiga la conciencia de costes en la organización. Se pueden visualizar los costes por equipo o por proyecto y construir mecanismos como el showback, que muestra a cada departamento su uso, o el chargeback, que asigna realmente los gastos. Se analizan mensualmente la evolución de los costes y sus factores, y se realiza un seguimiento cuantitativo del efecto de la reducción del desperdicio y de la optimización de las compras. Cuando se detecta un aumento anómalo de los costes, se puede retroceder hasta las partidas de CUR e identificar el recurso que lo causó. El valor esencial de CUR es que, sobre la base de datos detallados, sostiene una cultura de gestión / mejora continua de los costes.

Resumen

CUR es un informe que proporciona datos de costes detallados a nivel de recurso. Con la selección de columnas y el filtrado SQL de CUR 2.0 se exportan los datos de forma eficiente, y se ejecutan consultas SQL en Athena. Se construyen paneles personalizados en Quick Sight y se logra un análisis de costes avanzado que incluye la cobertura de Savings Plans y la utilización de las RI.

Referencias (recursos oficiales de AWS)

Las fuentes primarias de esta página son el sitio web y la documentación oficiales de AWS. Consulta las páginas oficiales siguientes para conocer las especificaciones y los precios más recientes.

Si esta página y la documentación oficial difieren, prevalece la documentación oficial.

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